GEO вместо SEO: разбираем мифы и факты

GEO (Generative Engine Optimization) — самый горячий термин этого года среди интернет-маркетологов. ChatGPT, Gemini и Perplexity выдают готовые ответы вместо списка ссылок, и вокруг этого уже успели наплодить множество советов и страшилок. SEO & GEO Specialist at Inweb Евгений Буйвол подготовил материал для Хорошоп в котором объяснил, что из этого действительно работает, что является мифом и что с этим делать уже сейчас.

В последний раз поиск менялся настолько существенно во времена перехода на мобильный индекс. За последний год в рабочем лексиконе SEO-специалистов появилось новое слово «GEO». И почти сразу вслед за словом пришла паника: в профильных сообществах все чаще можно увидеть тезисы вроде «SEO больше не работает», «классическое продвижение умерло», «нужно срочно переучиваться на GEO».

Действительно ли GEO кардинально меняет правила игры? Попробуем разобраться на цифрах, а не на слухах

Масштаб изменений действительно сложно переоценить. В феврале 2026 года компания OpenAI официально сообщила: ChatGPT насчитывает 900 миллионов еженедельных активных пользователей — это более чем вдвое больше, чем годом ранее. Параллельно меняется и сама выдача Google: блок AI Overviews (короткие сгенерированные ответы, которые появляются над привычной выдачей Google) теперь встречается в заметной доле запросов. Насколько велика эта доля? Здесь показатели сильно различаются, и это не три оценки одного и того же показателя, а три разные методологии:

• BrightEdge отслеживал девять отраслей в течение 16 месяцев и насчитал 44,4% запросов по состоянию на сентябрь 2025 года;

• Semrush проанализировал более 10 млн ключевых слов и зафиксировал пик в 24,6% в июле 2025 года с откатом до 15,7% в ноябре того же года;

• Pew Research Center измерял вообще другой показатель — не частоту появления AI-ответа в поисковой выдаче, а долю реальных пользователей (58% пользователей из США), которые хотя бы раз за месяц увидели такой ответ в своем браузере.

Более свежие данные Semrush за июль 2026 года добавляют еще один слой измерений: на выборке более 600 тысяч ключевых слов появление AI Overviews по коммерческим запросам (где человек еще сравнивает варианты) выросло на 71% за полгода, тогда как по транзакционным запросам (где человек уже готов покупать), наоборот, снизилось на 5%. Эти цифры не противоречат друг другу: исследователи измеряли разные вещи разными методами. Для GEO до сих пор нет единого стандарта измерения.

Означает ли это, что традиционное SEO умирает (снова) и SEO-специалистам нужно переучиваться? Нет. И именно этот тезис мы подробно разберем ниже — с фактами и аргументами.

Откуда появился термин GEO

Прежде чем спорить о GEO, стоит разобраться, откуда он вообще появился. Первый неожиданный момент — это не маркетинговый хайп, придуманный агентствами для продажи новых услуг. Термин ввели ученые.

Термин GEO появился в ноябре 2023 года благодаря исследователям из Принстонского университета, Технологического института Джорджии, Алленовского института искусственного интеллекта и Индийского технологического института в Дели. Работа называется «GEO: Generative Engine Optimization», а уже в 2024 году ее представили на одной из наиболее авторитетных конференций в сфере обработки данных — ACM SIGKDD.

Исследователи не просто описали проблему теоретически, а провели контролируемый эксперимент. Они создали бенчмарк (эталонный набор данных для тестирования) GEO-bench из 10 000 реальных поисковых запросов и протестировали девять разных тактик оптимизации контента — от добавления цитат экспертов до вставки статистических данных. Результат: самые эффективные тактики повышали вероятность попадания контента в сгенерированный ответ на 40%.

Здесь стоит различать два типа источников — это понадобится далее по всей статье. Первый — контролируемые научные эксперименты с четкой методологией, которые можно проверить и повторить. Второй — наблюдения и аналитика отраслевых компаний (Ahrefs, Semrush, First Page Sage и других): эти данные полезны, но они не доказывают причинно-следственную связь, а лишь показывают закономерность.

SEO всегда адаптировалось — GEO лишь очередной этап

Второй неожиданный момент — тезис «SEO умерло» звучит не впервые. SEO-сообщество слышало аналогичные приговоры буквально после каждого крупного обновления алгоритмов Google. И каждый раз оказывалось, что «глобальные», «тектонические» или «судьбоносные» изменения приводят не к исчезновению «цеха SEO-специалистов», а к очередному витку его эволюции. Например:

• 2011 год — алгоритм Panda, борьба с низкокачественным контентом;

• 2012 год — алгоритм Penguin, борьба с манипулятивными ссылками;

• 2013 год — Hummingbird («Колибри»), переход к семантическому поиску и пониманию намерения запроса;

• 2015 год — mobile-friendly update (в медиа его часто называли Mobilegeddon), приоритет мобильных версий сайтов;

• 2018 год — так называемый Medic Update, после которого особенно заметные изменения наблюдались в YMYL-тематиках (Your Money or Your Life — контент, влияющий на здоровье или финансы пользователей); в SEO-сообществе это связывали с усилением внимания Google к факторам E-A-T (экспертность, авторитетность, доверие), хотя сам Google формально не называл это «запуском E-A-T как фактора ранжирования»;

• 2018–2020 годы — mobile-first indexing, когда Google официально объявил о переходе на индексацию в первую очередь мобильной версии сайта;

• 2022 год — запуск Helpful Content System; в 2024 году Google интегрировал ее в основные системы ранжирования (core ranking systems);

• 2024 год и далее — AI Overviews и AI Mode.

Каждое из этих обновлений в свое время вызывало очередные «похороны» SEO. Однако каждый раз оказывалось, что менялись правила игры, а не сама игра. Сайты, которые строили долгосрочную стратегию на качественном контенте и технической базе, переживали каждый переход с минимальными потерями — потому что фундамент оставался неизменным, несмотря на все обновления алгоритмов.

GEO стоит рассматривать именно как очередную веху в истории SEO — на этот раз глобальная поисковая выдача не просто меняет порядок ссылок, а синтезирует из них готовый ответ.

Терминологическая путаница: GEO, AEO, LLMO — одно и то же?

Честно говоря, единого отраслевого стандарта терминологии пока не существует. Разные источники используют термины по-разному:

• GEO (Generative Engine Optimization) — самый распространенный термин, берущий начало из научной работы 2023 года;

• AEO (Answer Engine Optimization) — «оптимизация под поисковые системы ответов», термин, который часто используют как синоним GEO, в частности HubSpot в собственных материалах;

• LLMO (Large Language Model Optimization) — «оптимизация под большие языковые модели», менее распространенный вариант.

Все три термина описывают по сути одно явление, а разница преимущественно в том, какое словосочетание прижилось в конкретной компании или сообществе. Даже базовая терминология в сфере «продвижения под AI» еще не сформировалась.

Как на самом деле разные системы выбирают источники

Прежде чем разбирать платформы отдельно, стоит привести то, что говорит об этом сам Google, поскольку это, пожалуй, самое прямое подтверждение главного тезиса статьи среди всех собранных источников. В официальном гайде Google Search Central от июля 2026 года на прямой вопрос «актуально ли еще SEO для генеративного поиска» дается прямой ответ: да, потому что AI Overviews и AI Mode построены на тех же основных системах ранжирования и качества Google Search. Google пишет: «From Google Search's perspective, optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience, and thus still SEO», то есть оптимизация под генеративный поиск с точки зрения Google — это и есть SEO, просто в новом контексте.

Сначала система ищет актуальные страницы в поисковом индексе Google, а затем на их основе формулирует готовый ответ со ссылками на источники. Если запрос сложный, модель разбивает его на несколько связанных подзапросов, чтобы собрать более широкий круг источников. При этом AI Overviews и AI Mode — не одно и то же: это разные форматы выдачи, хотя источники оба выбирают похожим образом.

В то же время Google утверждает, что специальный файл llms.txt не нужен (Google Search его не использует), делить контент на мелкие фрагменты необязательно, а чрезмерный фокус на schema-разметке особого преимущества не дает.

Но за пределами экосистемы Google картина сразу становится сложнее: каждая крупная генеративная система устроена по-своему, и единого универсального алгоритма GEO-продвижения нет. Как нет такого алгоритма и в SEO.

ChatGPT

ChatGPT, согласно официальному объяснению OpenAI в анонсе ChatGPT search, работает через нескольких сторонних поисковых провайдеров и контент от партнеров-издателей, а не исключительно через Bing. В то же время исследование Seer Interactive показало, что 87% цитирований ChatGPT в режиме веб-поиска совпадают с топовыми результатами именно Bing.

Gemini и AI-экосистема Google

Gemini, AI Overviews и AI Mode опираются на поисковый индекс Google. Здесь есть официальное подтверждение: техническая документация Google для разработчиков прямо описывает, как Gemini использует Google Search для получения актуальных данных и добавляет цитирование источников в ответ.

Claude

Claude тоже имеет доступ к интернету в реальном времени, и это важный пример того, насколько быстро меняется сама техническая база GEO. Еще недавно распространенным было утверждение о «низкой зависимости Claude от интернета» — именно так об этом писал First Page Sage в своем гайде. Но официальный блог Anthropic подтверждает: теперь в Claude есть полноценный веб-поиск с актуальными цитированиями источников, доступный глобально на всех тарифах. Данные, которые еще год назад считались актуальными, уже успели устареть.

Perplexity

Perplexity — наименее прозрачная из рассмотренных систем. В отличие от Google, OpenAI или Anthropic, компания не публикует официальную техническую спецификацию своего алгоритма ранжирования. Все, что известно о «слоях переранжирования» или использовании конкретных ML-моделей, — результат обратного инжиниринга сторонних исследователей (то есть попыток восстановить логику системы путем наблюдения за ее поведением извне, без доступа к реальному коду), официально не подтвержденный самой компанией.

Есть и показательный кейс относительно доверия к методам работы Perplexity: в августе 2025 года Cloudflare официально обвинила компанию в «стелс-краулинге», обходе правил robots.txt путем подмены user-agent (маскировки под обычный браузер) и ротации IP-адресов, после чего удалила Perplexity из списка верифицированных ботов. Perplexity обвинения отвергла.

Из всего этого следует одно: единой стратегии «под GEO вообще» не существует. Google сам настаивает, что это продолжение SEO; ChatGPT работает через собственный стек из нескольких поисковых провайдеров; Perplexity вообще не раскрывает механику. Это разные задачи, которые лишь частично пересекаются.

Что реально влияет на видимость — и что является мифом

Здесь накопилось больше всего путаницы и маркетинговых преувеличений. Разберем четыре распространенных мифа на основе контролируемых исследований и официальных источников, а не догадок.

Миф 1: главное — наращивать бэклинки

Самое прямое опровержение этого мифа дает исследование Ahrefs на выборке 75 000 брендов (декабрь 2025 года). В исследовании использовали коэффициент корреляции Спирмена — показатель от 0 до 1, где большее значение означает более сильную связь. Результаты:

• бэклинки (обратные ссылки) — корреляция всего 0,218 с видимостью в AI Overviews;

• упоминания бренда в тексте без ссылки — корреляция 0,664;

• брендированные анкоры — корреляция 0,527;

• поисковый объем бренда — корреляция 0,392.

Ahrefs отдельно подчеркивает: это корреляция, а не доказанная причинно-следственная связь. Сильная связь не означает, что именно упоминания бренда напрямую формируют видимость. Но направление очевидно: бэклинки имеют значительно более слабую статистическую связь с AI visibility, чем брендированные упоминания. Аналогичный вывод дает и анализ Semrush на выборке 1 000 доменов: авторитетность домена коррелирует с AI-упоминаниями на уровне 0,65, однако заметный эффект появляется только после определенного порога.

Исследования не стоят на месте: в расширенной версии того же исследования (75 000 брендов, данные по ChatGPT, AI Mode и AI Overviews вместе, опубликована в декабре 2025 года) Ahrefs обнаружил еще более сильный сигнал — упоминания бренда на YouTube коррелируют на уровне ~0,737, опережая даже обычные текстовые упоминания. Ahrefs связывает этот результат с тем, что YouTube одновременно является источником контента для AI-систем (и Google, и OpenAI обучали свои модели на транскриптах YouTube-видео) и важным источником информации для Google. То есть картина продолжает уточняться даже за последние полгода — здесь все меняется быстрее, чем успевают выходить новые исследования.

Миф 2: schema-разметка напрямую повышает цитируемость

Это еще более интересный случай, поскольку здесь есть прямой контролируемый эксперимент, который опровергает распространенную статистику. Популярный тезис «страницы со schema в три раза чаще цитируются AI» верен лишь как корреляция, а не как причинно-следственная связь.

11 мая 2026 года Ahrefs опубликовал исследование (ссылка ведет на подробный пересказ, поскольку прямой текст публикации Ahrefs на момент написания статьи недоступен по прямой ссылке): компания взяла 1 885 страниц, которые уже стабильно получали 100+ цитирований в AI Overviews, добавила им JSON-LD-разметку (структурированные данные в формате, который помогает поисковым системам и AI распознавать элементы страницы — цены, автора, тип контента) и измерила изменение. В этой конкретной выборке заметного прироста цитирований не произошло.

Важное уточнение: выборка состояла из страниц, которые и так уже активно цитировались, поэтому вывод не стоит распространять на весь веб. Возможно, для менее авторитетных доменов эффект будет другим. Наиболее вероятное объяснение: сайты со schema-разметкой обычно и так более авторитетны и лучше поддерживаются, поэтому чаще цитируются независимо от самой разметки — корреляцию перепутали с причинностью.

Независимый академический препринт на SSRN (апрель 2026 года, кросс-платформенный анализ 730 цитирований ChatGPT и Gemini, еще не прошел рецензирование) подтверждает похожий вывод: обобщенная schema-разметка сама по себе не дает стабильного эффекта, есть лишь слабое положительное влияние для малоавторитетных доменов с очень насыщенной фактами разметкой.

При этом официальная позиция Google в собственном гайде для разработчиков по сути совпадает: специальная schema.org-разметка для генеративного поиска не нужна, хотя в целом она остается полезной практикой для обычного SEO. А вот официальная позиция Microsoft здесь другая — представитель Bing Фабрис Канель в марте 2025 года подтверждал, что schema-разметка помогает их языковым моделям понимать контент для Copilot. Это еще одно доказательство главного тезиса статьи: единого рецепта GEO не существует даже в технических деталях, а эффект одной и той же практики может отличаться между платформами.

Миф 3: сайту нужен специальный файл llms.txt

Эта идея популярна в GEO-блогах: якобы существует новый технический стандарт по аналогии с robots.txt, который специально сигнализирует AI-системам, что и как индексировать на сайте. Но официальный гайд Google Search Central опровергает эту практику без оговорок: Google Search, включая генеративные функции, просто не использует такие файлы, а их наличие или отсутствие никак не влияет на видимость сайта.

Это не делает llms.txt вредным — некоторые другие сервисы могут его читать, но как «инструмент GEO» именно для Google он не работает.

Миф 4: контент нужно «нарезать» на мелкие фрагменты под AI

Еще один распространенный совет — делить текст на короткие самодостаточные фрагменты, потому что якобы AI-системам сложно «понимать» длинные страницы целиком. Тот же упомянутый ранее гайд Google опровергает и эту идею: нет никакого требования дробить контент на мелкие части, система легко распознает несколько тем на одной странице и показывает пользователю релевантный фрагмент.

Идеальной длины страницы не существует: ориентироваться стоит на аудиторию, тему и качество контента, а не на выдуманные технические лимиты конкретной AI-системы.

Что имеет экспериментальные подтверждения

Из проверенного и непроблемного — с оговоркой, что для большинства пунктов речь идет о корреляции или результате конкретного эксперимента, а не об универсальном ranking factor всех систем:

• цитаты экспертов и статистика в тексте — эффект подтвержден в контролируемом эксперименте оригинальной научной работы Princeton;

• актуальность и свежесть контента — могут иметь особое значение для систем, которые активно опираются на веб-поиск в реальном времени;

• упоминания бренда на авторитетных площадках — самый сильный фактор по данным Ahrefs, причем отдельно упоминания на YouTube показали еще более сильную связь, чем обычные текстовые.

Где расходятся даже исследователи

Хороший пример того, насколько осторожно стоит относиться к любым «окончательным» рекомендациям по GEO, — расхождение между оригинальной научной работой Princeton, которая упоминалась в начале, и собственным масштабным исследованием First Page Sage.

Princeton установил: цитирование источников, использование технических терминов, добавление цитат экспертов и статистики повышают вероятность того, что контент процитируют в сгенерированном ответе.

First Page Sage провел собственное исследование на более чем 11 000 запросах к генеративным чат-ботам и пришел к несколько иному выводу: перечисленные тактики Princeton действительно могут помочь, если цель — добиться цитирования контента. Но для того, чтобы бренд или компанию рекомендовали в ответ на коммерческий запрос (например, «какие автосервисы лучшие в Киеве»), гораздо важнее оказались другие факторы — присутствие в топовых сравнительных статьях-рейтингах, включение в авторитетные каталоги и базы данных, а также репутационные сигналы вроде наград и отзывов.

Оба исследования проведены качественно. Просто они измеряли разные вещи: одно — вероятность цитирования в целом, другое — вероятность именно коммерческой рекомендации. Поэтому прежде чем использовать какую-либо тактику из чужого гайда, стоит сначала выяснить, какую цель преследовало исследование, из которого взята рекомендация.

Что с этим делать уже сейчас

Это не пошаговая инструкция: конкретные тактики зависят от ниши, платформы и целей конкретного проекта. Но можно сделать несколько практических выводов:

• опираться на SEO-фундамент, а не строить параллельную стратегию. Google прямо говорит: оптимизация под генеративный поиск — это и есть SEO, просто в новом контексте. Авторитетность домена, качественный контент и техническая доступность сайта остаются важными и для классической выдачи, и для генеративных функций Google;

• инвестировать в упоминания бренда на сторонних площадках, включая YouTube. Данные Ahrefs показывают здесь более сильную корреляцию с видимостью в AI, чем при наращивании ссылок, хотя это корреляция, а не гарантированный результат;

• разделять стратегию по системам, а не делать одну «под GEO вообще». Google официально опирается на собственный поисковый индекс; ChatGPT работает через нескольких сторонних поисковых провайдеров; Perplexity вообще не раскрывает детали, и то, что работает для одной системы, необязательно сработает для другой;

• писать контент с четкой структурой и собственной экспертной точкой зрения. Именно это Google в официальном гайде называет главным фактором видимости в генеративном поиске, более важным, чем любые технические настройки вроде llms.txt или schema-разметки;

• критически проверять источники, прежде чем применять чужие рекомендации. Ниша молодая, данные быстро устаревают, а исследователи иногда откровенно расходятся в оценках.

GEO — расширение SEO, а не замена

SEO не умирает и не заменяется GEO. Так же как Panda, Penguin или mobile-first indexing в свое время не «убили» SEO, а лишь изменили правила игры, генеративный поиск — очередной этап той же эволюции. И это не только позиция SEO-сообщества: сам Google в собственной документации для разработчиков формулирует это прямо — оптимизация под генеративный поиск с их точки зрения и есть SEO, только примененное к новому контексту.

Сайт, который годами инвестировал в авторитетность и качество контента, получает преимущество и в классической выдаче, и в генеративных ответах — здесь ничего не изменилось.

В то же время сводить все к «GEO = SEO» тоже было бы чрезмерным упрощением. За пределами экосистемы Google появился дополнительный слой задач, которых классическое SEO раньше не требовало настолько явно: репутация бренда в независимых упоминаниях, присутствие в сторонних базах и каталогах, мониторинг того, как именно разные AI-системы цитируют или не цитируют сайт. SEO-специалисту не нужно переучиваться — нужно расширить инструментарий и следить за нишей, которая все еще активно формируется прямо сейчас.